【摘要】在城市轨道交通列车切换过程中，对参考信号接收功率进行接收时，其数值波动比较明显，会有切换过于频繁的情况出现，为了改善RSRP波动，本文提出了BP神经网络灰度预测算法（IFM-BP）。终端接入单元（TAU）在t时刻接收前4组RSRP值，创建灰色GM（1，1）模型，获得预测值的集合。将预测值的平均值作为期望值，最后用 BP 神经网络算法修正预测值，得到 RSRP 的期待值。全面分析仿真结果以后发现，对比灰色预测算法和传统切换算法，RSRP 值的波动范围被控制在最小的范围内，TD-TE 系统的切换成功率能够满足相关标准。